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구독하고 있는 노마드 코더의 영상으로 Task Master AI를 알게 되어 나도 실습 해봤다.나중에 실제로 활용해볼 때 또 여기저기 검색하거나 GPT한테 다시 물어보고 귀찮아지지 않도록 정리 해둔다.실습을 진행할 EC2 인스턴스 준비나는 윈드서프, 커서, VS Code와 같은 IDE에 MCP로 붙여서 활용하지 않고 EC2 인스턴스를 만들어서 CLI로 실습했다.활용할 EC2 인스턴스는 Terraform으로 생성했고 정의된 main.tf는 다음과 같다.# main.tfprovider "aws" { region = "ap-northeast-2"}resource "aws_security_group" "taskmaster_sg" { name = "taskmaster-ai-sg" descript..

지난 포스팅에서 Render를 활용해 간단하게 무료로 MCP 서버를 만들고 Custom GPT에 연결하는 실습을 했다. [ MCP ] ChatGPT + MCP 서버지난번에 아래 글에서 Claude with MCPs에 대해 소개했었다. [ 따라잡기 ] Claude with MCPs (0) - 소개AI를 활용하는 데에 뒤쳐지지 말아야겠다는 생각에 호기롭게 [ 따라잡기 ]라는 말머리도 달아 윈드서프yeznable-blog.tistory.com 이게 가능하다면 AWS 서버도 ChatGPT랑 자연어로 관리할 수 있는게 아닌가 싶어서 테스트 해보았고 Terraform까지 활용하여 다음과 같이 동작시킬 수 있었다. Render에서도 테스트 했었던 서버 파일구조 관리 기능은 다음과 같이 동작한다.GPT한테 물어봐서 작..

지난번에 아래 글에서 Claude with MCPs에 대해 소개했었다. [ 따라잡기 ] Claude with MCPs (0) - 소개AI를 활용하는 데에 뒤쳐지지 말아야겠다는 생각에 호기롭게 [ 따라잡기 ]라는 말머리도 달아 윈드서프를 사용해보고 아래 글을 쓴지 3개월도 채 되지 않았다. [ Windsurf ] 윈드서프 파이썬 프로젝yeznable-blog.tistory.com 오랜만에 생각이 나서 이제는 ChatGPT에서도 MCP를 활용할 수 있나? 하고 찾아보니 Custom GPT로 MCP를 활용할 수 있다는걸 알게 되었다.위 링크의 글을 쓰면서 나도 처음 MCP라는 것에 대해 정리해보았고 "명칭은 MCP 서버라고 되어있어서 헷갈리지만 사실상 pip으로 설치하는 패키지나 다름이 없다" 라고 생각했었다..

gradio라는 프로젝트를 소개하고자 한다. 아래의 링크는 공식 홈페이지다. GradioBuild & Share Delightful Machine Learning Appswww.gradio.app gradio라는 프로젝트를 알게되고 이걸 데이터엔지니어링 카테고리에 넣어야 할지 ai 카테고리에 넣어야 할지 고민이었지만 gradio가 다른 툴들에 비해 더 장점을 가질 수 있는 분야가 ai라고 생각해 ai 카테고리로 글을 작성한다. 간단한 AI모델 서빙을 위한 툴이라고 제목을 적었지만 gradio는 규모가 큰 프로젝트로 공을 들인다면 훨씬 다양한 일에 쓰일 수 있을 것이다.하지만 그만큼 공들여서 gradio를 다뤄보지 않은 지금 내 입장에서는 "간단한 AI모델 서빙"에 사용했을 때 가장 적은 노력으로 가장 큰..

전에 MySQL에서 Redshift로 데이터 이관을 할 때 MySQL의 SP에서 사용되고 있던 문법과 함수들의 차이를 정리했었다.블로그로 써둔줄 알았는데 사내 문서에만 적어뒀어서 이번에 작성한다.당시에는 세세한 것들까지 작성 해뒀는데 지금 보니 그럴 필요까지는 없을 것 같고 생각보다 다른 형식이었던 것 몇개만 남긴다. 문자열 조합[ MySQL ]- CONCAT 활용e.g.) CONCAT('a' , '_' , 'b') [ Redshift ]- || 활용e.g.) 'a' || '_' || 'b'IF 조건문[ MySQL ]- IF 활용e.g.) SUM(IF(code=80103, 1, 0)) [ Redshift ]- DECODE 활용e.g.) SUM(DECODE(code, 80103, 1, 0)IFNULL 조건..

dbt-clickhouse 실습을 이어서 하고 있다.현재 내 실무에 유용하다고 생각한 운영 방식을 남겨놓는다. 실습 환경은 Windows의 WSL2 내부에서 실행한 Docker로 ClickHouse를 활용하고 있다.dbt 프로젝트는 Windows에서 활용한다. 자세한 실습 환경 준비에 대해서는 다음 두개의 링크를 참고. [ 맛보기 ] ClickHouse - OLAP 특화 데이터베이스최근의 프로젝트 트렌드와 과정을 보여주는 다음 링크에서 ClickHouse라는 데이터베이스에 대해 알게 되었다. Open Source Database - Popularity Trends | OSS InsightThe following dynamic charts show the popularity trends ofyeznable..

클릭하우스 데이터베이스에서 가장 일반적인 MergeTree 엔진을 활용한 테이블은 DELETE 또는 UPDATE가 어렵다.그렇다면 DELETE 또는 UPDATE가 꼭 필요한 상황에는 어떻게 해야할까 궁금했고 ReplacingMergeTree와 CollapsingMergeTree 엔진에 대해 알게 되었다. 이번에 알게된 테이블엔진에 따른 동작의 차이를 다음 세가지 엔진에 대해 비교하며 정리한다.MergeTree ReplacingMergeTree CollapsingMergeTreeMergeTreeMergeTree 는 INSERT와 SELECT에 최적화된 테이블 엔진으로 DELETE와 UPDATE 동작을 하기에는 좋지 않다고 한다.이를 실제로 실습하면서 알아보기 위해 다음 쿼리로 실습용 테이블을 만든다...

윈도우 환경에서 Superset에 ClickHouse를 연결한 실습 내용을 나중에 찾아보기 좋게 남겨둔다.ClickHouse 세팅은 이전에 했던 실습 내용을 가지고 진행했다. [ 맛보기 ] ClickHouse - OLAP 특화 데이터베이스최근의 프로젝트 트렌드와 과정을 보여주는 다음 링크에서 ClickHouse라는 데이터베이스에 대해 알게 되었다. Open Source Database - Popularity Trends | OSS InsightThe following dynamic charts show the popularity trends ofyeznable-blog.tistory.com위의 실습 결과에서 docker-compose.yml 파일을 네트워크 설정을 위해 나중에 수정해줘야 한다. Super..